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2025/12/28 1:38:23
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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
动态多智能体系统由多个具备独立感知、决策与执行能力的个体构成，通过个体间的协同交互可完成单智能体难以胜任的复杂任务，在无人机集群、机器人协作、卫星集群控制、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。编队控制作为动态多智能体系统协同控制的核心问题之一，其核心目标是通过设计合理的控制律，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型（如直线型、三角形、圆形等），并适应动态变化的环境与任务需求。
在实际应用场景中，智能体间的信息交互依赖通信链路，而通信环境的非理想性（如信号衰减、传输延迟、拓扑动态切换）往往成为制约编队控制性能的关键瓶颈。传统编队控制策略多假设通信链路为理想状态，或仅基于固定通信范围构建二元信道模型（即通信范围内质量理想、超出范围则通信失效），未能充分考虑通信质量随空间位置、环境变化的动态特性，导致系统在复杂动态环境中易出现通信中断、编队稳定性下降等问题。因此，突破传统策略的局限性，构建融合通信感知与编队控制的一体化策略，实现通信性能与编队稳定性的协同优化，成为动态多智能体系统研究领域的重要前沿方向。
二、现有编队控制策略的局限分析
当前主流的多智能体编队控制策略可分为中心式、分散式与分布式三类，各类策略在通信需求、控制性能与可靠性等方面存在显著差异，且均未能有效解决通信动态性与编队控制的协同问题。
（一）中心式控制策略
该策略依赖中心化控制节点获取全局信息并生成控制指令，因具备完整的全局信息，控制效果较为稳定。但中心节点的存在使其存在两大致命缺陷：一是通信与计算负载随智能体数量增加呈指数级增长，扩展性极差；二是中心节点一旦故障，整个编队系统将面临崩溃风险，可靠性严重不足。更重要的是，该策略未考虑通信链路的动态衰减特性，在非理想通信环境中易因信息传输不畅导致控制指令失效。
（二）分散式控制策略
该策略无需智能体间的任何通信交互，每个智能体仅独立跟踪预设目标点以形成编队。其优势在于系统构造简单、对通信与计算能力要求低，但由于缺乏信息交互，智能体无法感知其他个体的状态变化与环境扰动，编队控制精度低、鲁棒性差，本质上丧失了多智能体系统的协同优势。在动态环境中，该策略因无法通过通信感知环境变化，难以适应复杂任务需求。
（三）分布式控制策略
作为当前研究热点，分布式策略通过智能体与相邻个体的局部信息交互实现编队控制，兼具较低的通信计算负载与较高的可靠性、鲁棒性，扩展性优势显著。但传统分布式策略仍存在关键局限：一方面，部分所谓“分布式”策略在参数确定过程中仍隐晦依赖全局信息，并非严格意义上的完全分布式；另一方面，其控制律设计多基于预设的期望距离，未将通信质量作为控制目标，当环境变化导致通信链路衰减时，预设期望距离可能无法保证有效通信，进而影响编队稳定性。
三、新颖通信感知编队控制策略的核心设计
针对现有策略的不足，本文提出一种融合通信感知与编队控制的一体化新颖策略，核心思路是：摒弃传统策略中预设固定期望距离的设计理念，以通信性能优化为核心约束，通过实时感知通信链路质量动态调整编队构型，实现通信性能与编队稳定性的协同提升。该策略采用完全分布式架构，无需全局信息，具备强鲁棒性与良好的扩展性。
（一）动态通信链路建模
突破传统二元信道模型的局限，采用“接收概率”作为通信链路质量的核心评价指标，构建更贴合实际的通信链路模型。该模型中，通信质量并非固定不变，而是随智能体间相对距离的增加呈连续衰减趋势，准确刻画了物理信号传输的衰减特性。通过智能体本地传感器实时测量接收信号强度、信噪比等参数，可动态估计接收概率，实现对通信链路质量的实时感知。
基于图论理论，将动态通信链路模型与拓扑结构建模相结合：若两个智能体间的接收概率高于预设阈值，则认为二者存在有效通信链路，在拓扑图中对应边存在；反之则边消失。通过这种方式，实现通信拓扑随通信质量动态切换的实时建模，为后续控制律设计提供基础。
（二）通信-编队协同控制律设计
设计融合通信性能指标与编队稳定性指标的多目标优化函数，控制律的核心目标是在保证编队稳定收敛的同时，最大化系统整体通信性能。具体设计思路如下：
构建通信性能评价指标：综合考虑所有智能体间的接收概率，构建系统整体通信性能函数，该函数值随平均接收概率的提升而增大，实现对通信性能的量化评价。
引入势场函数理论优化编队构型：借鉴分布式控制中的势场函数思想，设计“吸引-排斥”势场：相邻智能体间的吸引力保证编队的基本构型，排斥力避免智能体碰撞；同时，将通信质量融入势场函数设计，对接收概率较低的相邻智能体对施加额外吸引力，驱动其调整相对位置以提升通信质量，对接收概率过高（距离过近导致信号干扰）的智能体对施加额外排斥力，实现通信与构型的协同优化。
稳定性与收敛性保障：采用非光滑控制理论工具，对所设计控制律的稳定性进行严格证明。通过引入自适应增益参数，使智能体可根据通信链路动态变化调整控制力度，确保在拓扑动态切换场景下，编队仍能稳定收敛至最优构型。
（三）可行编队的充分必要条件
通过理论推导，提出实际通信环境中可行编队的充分必要条件：当系统通信拓扑在动态切换过程中始终满足“联合连通性”（即任意时刻拓扑图的并集为连通图），且控制律增益参数满足特定不等式约束时，编队可稳定收敛至最优构型，同时保证系统通信性能最优。该条件为策略的参数设计与实际部署提供了明确的理论依据。
四、策略优势与理论贡献
（一）核心优势
通信感知与控制的深度融合：首次将接收概率作为核心指标融入控制律设计，实现通信质量的实时感知与编队构型的动态调整，解决了传统策略中通信与控制脱节的问题。
完全分布式架构：无需全局信息，仅依赖相邻智能体的局部通信与感知信息，通信与计算负载低，扩展性强，且不存在中心节点故障风险，可靠性显著提升。
强鲁棒性：可适应通信拓扑动态切换、环境干扰等复杂场景，通过自适应增益参数调整控制力度，保证编队稳定性与通信性能的协同优化。
（二）理论贡献
1. 构建了通信链路模型与图拓扑模型的桥梁，实现了通信质量动态变化与拓扑结构的实时关联，为动态通信环境下的编队控制提供了全新的建模思路。
2. 提出了通信-编队协同优化的控制框架，摒弃了传统预设期望距离的设计理念，通过直接优化通信性能实现编队控制，丰富了分布式编队控制的理论体系。
3. 严格推导了可行编队的充分必要条件，为策略的参数设计、稳定性分析与实际部署提供了坚实的理论支撑。
五、未来研究方向
后续研究可围绕以下方向展开深化：一是拓展至异构动态多智能体系统场景，考虑不同智能体在通信能力、动力学特性上的差异，设计自适应通信感知控制策略；二是引入概率信道建模方法，进一步提升通信链路感知的准确性与鲁棒性；三是开展硬件在环仿真与实际场景验证，结合无人机集群、地面机器人等平台，验证策略的工程实用性；四是研究恶意攻击、信息泄露等安全问题，构建兼具通信优化、编队稳定与安全防护的一体化控制体系。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 杨海骄,刘安,何舒平.通信路径损耗下多智能体系统固定时间防碰防离编队控制[J].自动化学报, 2025, 51(3):643-657.DOI:10.16383/j.aas.c240445.
[2] 范泉涌,张乃宗,唐勇,等.基于动态事件触发通信协议的多智能体系统自适应可靠控制[J].自动化学报, 2024, 50(5):924-936.DOI:10.16383/j.aas.c230766.
[3] 王京旭.基于自适应动态规划的多智能体编队控制研究[D].北方工业大学,2024.
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